Probiotics, prebiotics, synbiotics and other microbiome-based innovative therapeutics to mitigate obesity and enhance longevity via the gut-brain axis
Notice bibliographique
Résumé
The global prevalence of obesity currently exceeds 1 billion people and is accompanied by an increase in the aging population. Obesity and aging share many hallmarks and are leading risk factors for cardiometabolic disease and premature death. Current anti-obesity and pro-longevity pharmacotherapies are limited by side effects, warranting the development of novel therapies. The gut microbiota plays a major role in human health and disease, with a dysbiotic composition evident in obese and aged individuals. The bidirectional communication system between the gut and the central nervous system, known as the gut-brain axis, may link obesity to unhealthy aging. Modulating the gut with microbiome-targeted therapies, such as biotics, is a novel strategy to treat and/or manage obesity and promote longevity. Biotics represent material derived from living or once-living organisms, many of which have therapeutic effects. Pre-, pro-, syn- and post-biotics may beneficially modulate gut microbial composition and function to improve obesity and the aging process. However, the investigation of biotics as next-generation therapeutics has only just begun. Further research is needed to identify therapeutic biotics and understand their mechanisms of action. Investigating the function of the gut-brain axis in obesity and aging may lead to novel therapeutic strategies for obese, aged and comorbid (e.g., sarcopenic obese) patient populations. This review discusses the interrelationship between obesity and aging, with a particular emphasis on the gut microbiome, and presents biotics as novel therapeutic agents for obesity, aging and related disease states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».